MongoDB 查询文档随笔

Posted 2022-01-08 hui-run

由于之前只是使用 MongoDB 进行存储日志，没有做过分析，只做过通过 api 进行查询操作。

现在有场景需要使用连接工具直接查询分析。所以在此记录一下使用到的查询方法。

 

MongoDB 查询文档使用 find() 方法。

find() 方法以非结构化的方式来显示所有文档。

语法

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件
• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法，语法格式如下：

>db.col.find().pretty()

pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。

 

除了 find() 方法之外，还有一个 findOne() 方法，它只返回一个文档。

 

MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较

如果你熟悉常规的 SQL 数据，通过下表可以更好的理解 MongoDB 的条件语句查询：

 

操作	格式	范例	RDBMS中的类似语句
等于	<key>:<value>	db.col.find("by":"菜鸟教程").pretty()	where by = ‘菜鸟教程‘
小于	<key>:$lt:<value>	db.col.find("likes":$lt:50).pretty()	where likes < 50
小于或等于	<key>:$lte:<value>	db.col.find("likes":$lte:50).pretty()	where likes <= 50
大于	<key>:$gt:<value>	db.col.find("likes":$gt:50).pretty()	where likes > 50
大于或等于	<key>:$gte:<value>	db.col.find("likes":$gte:50).pretty()	where likes >= 50
不等于	<key>:$ne:<value>	db.col.find("likes":$ne:50).pretty()	where likes != 50

MongoDB AND 条件

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MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件。

语法格式如下：

>db.col.find(key1:value1, key2:value2).pretty()

下面是针对项目日志记录一些查询情况

存储结构如下：

 

 

1. 查询某个请求的记录 

   // MongoDB查询条件可以使用正则表达式，从而实现模糊查询的功能。模糊查询可以使用$regex操作符或直接使用正则表达式对象

   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find("requestUrl":"/customer/login/authCode")；
   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find("requestUrl":$regex: ‘/login/authCode‘, $options:‘i‘)；

   
   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find("requestUrl":$regex:/\\/login\\/authCode.*/)；
   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find("requestUrl":$regex:/\\/login\\/authCode.*/i)；

   　　

2. 查询某个时间段内某个请求的记录

   /**
   获取时间：

   1. new Date(1559101984000)
   2. new Date(2019,6,14)
   3. ISODate("2019-06-14T00:00:00Z")
   */

   //db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find(‘requestUrl‘:$regex: ‘/login/authCode‘, ‘createDate‘:$gte:new Date(1559101984000))
   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find(‘requestUrl‘:$regex: ‘login‘, ‘createDate‘:$gte:ISODate(‘2019-06-13T00:00:00Z‘))

   　　

3. 统计某个请求的数量

   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).find("requestUrl":$regex: ‘/login/authCode‘).count()

   　　

4. 分组查询

   db.getCollection(‘mobileOfficeLog‘).aggregate([$match:‘requestUrl‘ : $regex: ‘login‘, ‘createDate‘:$gte:ISODate(‘2019-06-13T00:00:00Z‘),$group:_id:‘$operateUser‘])